LongCat Video · Text to Video · 720p
統合
モデルID
longcat-video/text-to-video/720p
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/longcat-video/text-to-video/720p", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ja/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "longcat-video/text-to-video/720p",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Doitong APIを通じてLongCat Video · Text to Video · 720pモデル(longcat-video/text-to-video/720p)を呼び出します。エージェント向けドキュメント: https://doitong.com/ja/developers/models/longcat-video/text-to-video/720p.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
レスポンスのステータスが"queued"または"running"の場合、"succeeded"になるまでGET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20をポーリングしてください。ファイルはoutputs[].urlにあります。同じボディでPOST https://api.doitong.ru/v1/quote/longcat-video/text-to-video/720pを実行すると、実行前の正確な価格が返されます。
例と同様のファイル: $0.216 216 APIクレジット · ≈ ₽23.24 実行前にファイルを計測します このページで実行
新しいAPIキーです。 これは今だけ表示され、コードと下記のAPIキー欄にすでに入力されています。秘密にしてください。ブラウザで実行されるコードに決して含めないでください。
Meituan · 動画
最初の結果がここに表示されます
以下でリクエストを作成し、APIキーで実行してください。出力はストレージにコピーされ、永久保存または無料で7日保存されます。
リクエストを作成
コントロールはモデルスキーマから生成されます。値を変更するとコードと価格が更新されます。
POST
/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20
見積もり → $0.216
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/longcat-video/text-to-video/720p?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/longcat-video/text-to-video/720p", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "longcat-video/text-to-video/720p",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
LongCat Video · Text to Video · 720pについて
プロンプトから動画を作成し、`num_refine_inference_steps`(8~50)で設定したリファイン処理を追加します。`aspect_ratio`は16:9、9:16、1:1、`num_frames`は17~961(デフォルト162)、デフォルト30 fpsです。ネガティブプロンプトと`guidance_scale`(1~10)にも対応します。出力はmp4、webm、ProRes mov、GIFです。
パラメータ
名前型
デフォルト許可される値
説明
prompt必須
型string
動画生成を指示するプロンプト。
negative_prompt任意
型string
デフォルトBright tones, overexposed, static, blurred details, subtitles, style, works, paintings, images, static, overall gray, worst quality, low quality, JPEG compression residue, ugly, incomplete, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn faces, deformed, disfigured, misshapen limbs, fused fingers, still picture, messy background, three legs, many people in the background, walking backwards
動画生成時に使用するネガティブプロンプト。
num_frames任意
型integer
デフォルト162
17 – 961
生成する出力のフレーム数。
num_inference_steps任意
型integer
デフォルト40
8 – 50
動画生成中に実行された推論ステップ数。
num_refine_inference_steps任意
型integer
デフォルト40
8 – 50
リファイン中に実行された推論ステップ数。
guidance_scale任意
型number
デフォルト4
1 – 10
動画生成時に適用するガイダンススケール。
aspect_ratio任意
型enum
デフォルト16:9
16:99:161:1
出力動画のアスペクト比。
fps任意
型integer
デフォルト30
1 – 60
出力動画のフレームレート。
seed任意
型integer | null
乱数生成を初期化するシード値。
enable_prompt_expansion任意
型boolean
デフォルトfalse
プロンプト拡張を有効にするかどうかを制御します。
enable_safety_checker任意
型boolean
デフォルトtrue
アカウント権限に従う安全性チェック切り替え。未認証リクエストではチェックが必須で、無効化には認証が必要です。
video_output_type任意
型enum
デフォルトX264 (.mp4)
X264 (.mp4)VP9 (.webm)PRORES4444 (.mov)GIF (.gif)
結果動画の出力タイプ。
video_quality任意
型enum
デフォルトhigh
lowmediumhighmaximum
結果動画の品質レベル。
video_write_mode任意
型enum
デフォルトbalanced
fastbalancedsmall
結果動画の書き込みモード。
acceleration任意
型enum
デフォルトregular
noneregular
動画生成中に適用する高速化レベル。
必須
出力
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "longcat-video/text-to-video/720p",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 216,
"usd": "0.216",
"charged": 216,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"output": {
"prompt": "realistic filming style, a person wearing a dark helmet, a deep-colored jacket, blue jeans, and bright yellow shoes rides a skateboard along a winding mountain road. The skateboarder starts in a standing position, then gradually lowers into a crouch, extending one hand to touch the road surface while maintaining a low center of gravity to navigate a sharp curve. After completing the turn, the skateboarder rises back to a standing position and continues gliding forward. The background features lush green hills flanking both sides of the road, with distant snow-capped mountain peaks rising against a clear, bright blue sky. The camera follows closely from behind, smoothly tracking the skateboarder’s movements and capturing the dynamic scenery along the route. The scene is shot in natural daylight, highlighting the vivid outdoor environment and the skateboarder’s fluid actions.",
"seed": 42,
"video": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_name": "0-output.mp4",
"file_size": 1843200
}
},
"outputs": [
{
"type": "video",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_size": 1843200,
"width": 1280,
"height": 720,
"duration": 5,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
ファイルの保存期間を選択すべてのoutputs[].urlはストレージ上のコピーです。アカウント設定または?storage=により、永久保存(GB・月単位で有料)または無料で7日保存できます。
すべてのモデルで同じ形式画像、動画、音声のいずれでも、type、url、content_type、width、height、durationが含まれます。outputはモデル独自の結果オブジェクトです。
出力フィールド
- prompt
- string出力の生成に使用されたプロンプト。
- seed
- integer生成時に適用したシード値。
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}生成された動画ファイル。
その他のLongCat Videoバリアント
その他のモデル: テキストから動画
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